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龙图腾网获悉珠海康材精密科技有限公司申请的专利基于云的内窥镜维修管理系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120511023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510588246.3，技术领域涉及：G16H40/40；该发明授权基于云的内窥镜维修管理系统是由付伟设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于云的内窥镜维修管理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗设备管理技术领域，具体为基于云的内窥镜维修管理系统，系统包括负载监测模块、风险预警模块、工单调度模块、维修追踪模块、数据联动模块。本发明中，通过采集设备使用时长、启动频次与环境数据，结合负载曲线波动分析，实现高精度异常识别，提升设备状态感知能力，上传设备标识与频次，构建异常设备集，为高风险设备定位提供数据支撑，对比异常频次与同型号均值，筛选高频异常设备，实现维修风险前置识别，调度中综合技能等级、地理位置与任务负载，优化资源分配，记录维修日志、配件使用与时间节点，增强维修过程追溯性，统计配件使用频次与更换间隔，建立预测模型，完善精细化维护。

本发明授权基于云的内窥镜维修管理系统在权利要求书中公布了：1.基于云的内窥镜维修管理系统，其特征在于，所述系统包括： 负载监测模块基于内窥镜设备数据，提取成像模组与操作手柄的使用时长、启动频次、环境温湿度数据，分析实时负载曲线，通过波动幅度与设定稳定区间判断异常段，并同步上传至云端，生成负载异常设备集； 风险预警模块调用所述负载异常设备集中的设备标识信息，检索云端工单中的设备异常记录，比较每台设备的异常频次与同型号设备的平均值，筛选异常高频次的设备编号，生成维修风险触发清单； 所述风险预警模块包括： 异常频次提取子模块调用所述负载异常设备集，检索云端工单中对应设备的原始维修记录，统计每台设备的维修记录出现次数，建立维修频次信息集； 同型偏差识别子模块根据所述维修频次信息集，按型号提取设备维修频次，计算平均维修次数作为参考值，并识别每台设备与参考值的偏差，筛选偏差超过阈值的设备编号，生成维修频次异常列表； 维保工单触发子模块调用所述维修频次异常列表，查询当前维保计划中设备的排期状态，筛选未进入排期的设备并标记维保紧急状态，将设备编号、维修频次与紧急状态组合，生成维修风险触发清单； 工单调度模块调用所述维修风险触发清单中的设备编号，查询云端维修人员的排班、技能等级和接单数量，识别设备位置的地理距离，比较任务负载，筛选最优人员并将调度信息更新至云端工单池，得到调度绑定工单项； 所述工单调度模块包括： 维修人选匹配子模块调用所述维修风险触发清单中的设备编号，查询云端维修人员的排班、技能等级与接单数量，结合设备位置与服务区域距离，依据技能匹配度与任务负载差异排序，筛选高优先级人员编号，生成内窥镜维修匹配名单； 工单任务绑定子模块根据内窥镜维修匹配名单中的人员编号与待派发设备编号，计算任务调度匹配值，分析人员与设备的工单绑定关系，更新绑定结果至云端工单池并标注状态为已调度，得到调度绑定工单项； 所述任务调度匹配值，采用公式： 其中，R代表任务调度匹配值，N代表匹配名单中的人员编号数量，D代表待派发设备编号数量，Tz代表第z项设备对应的最优调度时间值，Yz代表第z项人员的可响应时间偏移量，M表示有效绑定候选项总数； 维修追踪模块基于所述调度绑定工单项，记录维修过程中上传的操作日志、配件使用、执行时间节点三类信息，按时间轴整理工单过程节点并同步云端状态面板，得到内窥镜维修流程记录快照； 所述维修追踪模块包括： 过程日志采集子模块基于所述调度绑定工单项，采集维修日志、配件使用记录及时间节点数据，按工单编号格式化整合，生成维修过程数据集； 节点快照识别子模块根据所述维修过程数据集中的时间节点，对日志内容与配件使用项进行归类整理，标记维修行为并按时间顺序排序，生成工单执行时间轴条目集； 状态面板同步子模块调用所述工单执行时间轴条目集中的时间节点、维修动作与配件使用状态，计算时间字段映射修正值，核对字段间同步状态后将节点信息写入记录表，并更新面板显示状态至当前节点，得到内窥镜维修流程记录快照； 所述时间字段映射修正值，采用公式： 其中，T代表时间字段映射修正值，tij代表第i个节点中第j项单元的原始时间值，wij代表第i个节点第j项单元的时间权重因子，mij代表第i个节点第j项单元中物料字段的使用数量，代表第i个节点全部单元中物料字段使用数量的平均值，sij代表第i个节点中第j项单元的进度状态编码值，n代表第i个节点包括的单元数量； 数据联动模块读取所述维修流程记录快照中的配件使用明细，按配件种类汇总使用频次与更换间隔，并与设备编号进行绑定上传至云端预测端口，生成内窥镜配件维护清单； 所述内窥镜配件维护清单包括配件使用趋势类别、更换周期预测值、配件寿命分布模型； 所述数据联动模块包括： 配件明细整理子模块读取所述维修流程记录快照中的配件使用明细，按配件类型汇总更换频次与更换时间间隔，绑定所属设备编号，生成内窥镜配件更换记录表； 维保清单生成子模块根据所述内窥镜配件更换记录表，匹配云端预测端口配置项并写入预测字段，识别设备分组的配件任务项，生成内窥镜配件维护清单。

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